Meme Kanseri Histopatalojik Görüntülerinin Konvolüsyonal Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Classification of Histopathological Breast Cancer Images using Convolutional Neural Networks

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

2019-Cilt: 31 - Sayı: 2

391-398

Meme kanseri, Tıbbi görüntü analizi, Derin öğrenme, KSA

Breast cancer, Medical image analysis, Deep learning, CNN

7285

Benzer Makaleler

Memler Üzerine Yeni Bir Değerlendirme

MetaZihin: Yapay Zeka ve Zihin Felsefesi Dergisi

RGB Görüntüler İçin Düşük Maliyetli Bir Görüntü Tahrif Tespiti Yöntemi Uygulaması

Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi

Hüseyin Bilal MACİT

Öklid Mesafe Tabanlı Uyarlamalı Filtre Kullanılarak Tuz Biber Gürültüsü Giderimi

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Aysun TAŞYAPI ÇELEBİ, Aydın SÜMER

Web Yayınında Kullanılan Sayısal Görüntü Biçimlerinin Karşılaştırmalı Analizi

Manas Journal of Engineering

Bekjan MANGYTBAEV, Mehmet TEKEREK, Jumagul NURAKUNKYZY

Bir Montaj Parçasının Derin Öğrenme ve Görüntü İşleme ile Tespiti

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi

Büşra YILDIRIM, Gültekin CAGIL

Saanen Keçilerinde Sütçülük Özellikleri, Meme Morfolojisi ve Meme Ölçülerinin Belirlenmesi Üzerine Bir Çalışma

Hayvansal Üretim

Aysar Shihab AHMED, Turgay TAŞKIN

COVID-19 PANDEMİSİNE BAĞLI KARANTİNA DÖNEMİNDE MEME KANSERİ HASTALARINDA PATOLOJİK VE KLİNİK ÖZELLİKLER Clinicopathologic Features of Breast Cancer Patients In The Lockdown Period Due To The Covid-19 Pandemic

Bozok Tıp Dergisi

Gülnihan EREN, Kadri ALTUNDAĞ

COVID-19 Pandemisinin Meme Kanseri Tarama ve Tanı Sürecine Etkisi

Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesi Tıp Dergisi

Hande Melike BÜLBÜL, Nur HÜRSOY, Filiz TAŞÇI, Recep BEDİR, Ogün BÜLBÜL, Esra AYDIN, Ahmet PERGEL